Long‐term water budget imbalances and error sources for cold region drainage basins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study assessed the long‐term (1979–2008) water budget closures for 19 large cold region drainage basins in Canada using recently developed datasets for precipitation (P), land surface evapotranspiration and water surface evaporation, and observed streamflow. Total water storage (TWS) trends from the GRACE satellite observations were also used to assist the assessment. The objectives are to quantify the magnitudes and spatial patterns of the water budget imbalance (ε) and its source of errors for these cold region basins. Results showed that the water budget was closed within 10% of the P on average for all the basins. The ε showed a general pattern of positive values in the south and negative values in the north and mountainous regions over the country. Basins with large ε values were mostly found in the north. Uncertainties in the water budget variables, particularly P, were found to play a major role in the ε. Significant trends in TWS were found over 11 basins, which accounted for 31% of their ε on average. Improvements in the observation network, data quality assurance, and spatial models for P are critical for further improving the water budget closure for the cold region drainage basins. © 2014 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Hydrological Processes. © John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».